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 今回からは、AIを利用するシステム(以下、AIシステム)の構築プロジェクトについて、従来のプロジェクトとの進め方の違いや、AIシステムならではのタスク・検討事項を解説していきます。

 ここで述べるAIシステムとは、業務を行う中でこれまで人が担っていた「予測・判断」の役割を、AIが代替または支援するシステムとします(図1)。

図1●AIのモデルをシステムに組み込む例
図1●AIのモデルをシステムに組み込む例
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 「予測・判断」以外の「知覚」や「実行」に関わる機能の構築は、従来の企業システムの構築とは大きく変わりません。知覚は、AIが予測・判断するためのデータを獲得してAIへ引き渡す機能です。潜在顧客のデータから各顧客の有望度を判別し、有望顧客リストをメール配信するシステムを例に考えてみましょう。この場合、知覚は顧客の属性情報や営業情報から対象顧客データを作成し、AIへ入力する機能を指します。

 実行はAIの予測・判断を基に決められた業務処理を行う機能です。有望度の順に顧客を抽出し、営業担当者へ有望顧客リストをメール配信します。このようなデータ生成や処理の機能は、技術的には従来のシステムと同様であると考えることができます。

 では、AIが担う「予測・判断」はどうでしょうか。AIの予測・判断の処理は、人がロジックを決めただけで実現できるものではありません。AIはデータから学習した入出力パターンを基に予測・判断を行います。より詳しく見ていくと、学習データをアルゴリズムへ投入することで、アルゴリズムがデータのパターンを自動で学習し、予測・判断を行うモデルを生成します。これがAIシステムにおける予測・判断機能の実現方法になります(図2)。

図2●AIシステムにおける予測・判断機能の実現方法
図2●AIシステムにおける予測・判断機能の実現方法
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